Operaciones de coma flotante por segundo

En informática, las operaciones de coma flotante por segundo son una medida del rendimiento de una computadora, especialmente en cálculos científicos que requieren un gran uso de operaciones decoma flotante. Es más conocido su acrónimo, FLOPS, por el inglés floating point operations persecond. FLOPS, al ser un acrónimo, no debe nombrarse en singular como FLOP, ya que la S final alude a second (o segundo) y no al plural.

Las computadoras exhiben un amplio rango de rendimientos en coma flotante, por lo que a menudo se usan unidades mayores que el FLOPS. Los prefijos estándar del SI pueden ser usados para este propósito, dando como resultado megaFLOPS (MFLOPS, 10⁶ FLOPS), gigaFLOPS (GFLOPS, 10⁹FLOPS), teraFLOPS (TFLOPS, 10¹² FLOPS), petaFLOPS (PFLOPS, 10¹⁵ FLOPS), exaFLOPS (EFLOPS, 10¹⁸ FLOPS).

Rango de rendimiento[editar]

Una computadora de escritorio, que usa por ejemplo un procesador Pentium 4 o Athlon 64, típicamente opera a más de 3 GHz, provee de un desempeño computacional del rango de unos cuantos GFLOPS. Aún algunas consolas de videojuegos del final de los años noventa y principios del 2000, tales como Gamecube y Dreamcast, tuvieron un rendimiento mayor a un GFLOPS.

La primera supercomputadora, Cray-1 fue puesta en marcha en el Laboratorio Nacional de Los Álamos en 1976. La Cray-1 era capaz de operar a 80 MFLOPS. En poco más de treinta años desde entonces, la velocidad computacional de las supercomputadoras es más de un millón de veces mayor.

La supercomputadora más rápida del planeta a junio de 2013 es "Tianhe-2", una computadora desarrollada por la Universidad Nacional de Tecnología de Defensa de China (NUDT) y ubicada en el Centro Nacional de Supercomputación en Guangzho, República Popular China, tiene un rendimiento de 33,86 petaFLOPS (33.860.000.000.000.000 cálculos de coma flotante por segundo) superando en casi el doble al supercomputador Cray Titan, del Oak Ridge National Laboratory de Estados Unidos, que desde noviembre de 2012 mantenía la corona.

La computación distribuida usa internet para conectar computadoras personales y lograr un efecto similar; ha permitido a SETI@Home, el mayor de dichos proyectos, computar a una velocidad de más de 100 TFLOPS. Einstein@Home ha ganado terreno y actualmente ha logrado una velocidad sostenida de 886,6 TFLOPS convirtiéndola en una de las supercomputadoras más poderosas del mundo. Otros proyectos similares son DistrRTgen y climateprediction.net.

FLOPS como medida de rendimiento[editar]

Para que se pueda usar el FLOPS como medida de rendimiento de coma flotante una referencia estándar debe ser establecida para todas las computadoras de interés. Uno de ellos es el estándar LINPACK.

Los FLOPS por sí solos no son un muy útil estándar para computadoras modernas. Existen muchos otros factores de rendimiento tales como I/O (Entrada/Salida), comunicación inter procesador, coherencia del cache y jerarquía de memoria. Esto significa que las computadoras en general son sólo capaces de una fracción del pico teórico en FLOPS, obtenido adicionando el pico teórico en FLOPS de cada uno de los componentes del sistema. Aún cuando se trabaje en problemas grandes y altamente paralelos, su rendimiento será irregular, debido en gran medida a efectos residuales de la ley de Amdahl. Por tanto, los estándares efectivos medirán rendimiento tanto de FLOPS actuales —tiempo real— como de FLOPS sostenidos.

Para aplicaciones ordinarias (no científicas) las operaciones sobre enteros (medidos en MIPS) son mucho más comunes. De lo anterior se deduce que medir el rendimiento en FLOPS no predice con precisión la rapidez con la que un procesador realizará cualquier tarea. Sin embargo, para muchas aplicaciones científicas, como el análisis de datos, el rendimiento en FLOPS es una medida efectiva.

FLOPS, GPU y consolas de videojuegos, entre otros[editar]

Frecuentemente se publican cifras astronómicas en FLOPS para tarjetas de video y consolas de videojuegos. En comparación, un computador de propósito general tendrá un rendimiento de unos cuantos GFLOPS si se considera únicamente su CPU.

Sin embargo, estas cifras deben ser tratadas con precaución, ya que no son comparables «uno a uno» con FLOPS de un computador totalmente programable de propósito general. Estas cifras se basan en el rendimiento total del sistema (CPU + GPU).

La mayor parte del rendimiento en FLOPS de una consola de videojuegos proviene de su GPU, que es un procesador de vectores altamente ductilizado o segmentado («pipelined» en inglés) optimizado para operaciones gráficas, con muy limitada programabilidad. Esto es posible porque las gráficas en 3D son un ejemplo clásico de un problema altamente paralelizable. Esto significa que el problema puede ser fácilmente dividido entre diferentes unidades de ejecución y «ductos», permitiendo una alta ganancia en velocidad que será obtenida de «escalar» el número de compuertas lógicas en vez de únicamente la velocidad de reloj.

Esta capacidad de cómputo en un computador permite por ejemplo:

• Simulaciones de fenómenos naturales altamente precisas (huracanes, terremotos, maremotos, impacto de asteroides)
• Desdoblamiento de cadenas de ADN
• Plegamiento de proteínas
• Simulación de explosiones nucleares